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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于三角度注意力和实体-关系相关性的DocRE方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120407806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510899504.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于三角度注意力和实体-关系相关性的DocRE方法是由何志权;尹升腾;陈庆锋设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三角度注意力和实体-关系相关性的DocRE方法在说明书摘要公布了：本发明具体公开了一种基于三角度注意力和实体‑关系相关性的DocRE方法，属于自然语言处理技术领域。该方法首先将输入文档编码至预训练语言模型PLM，获取嵌入表示及多头注意力矩阵；接着设计实体对‑上下文注意力、实体对‑证据注意力和实体对间注意力三种机制，并通过注意力迁移模块对三类注意力信息进行特征对齐与加权融合，生成统一的实体对语义表示；然后构建实体‑关系共现图，借助图注意力网络实现节点特征聚合与传播，获取实体‑关系共现特征；最后将融合语义特征与共现特征拼接，用于实体对关系的分类预测。该方法有效提升了跨句推理能力和远距离实体建模效果，增强了模型对复杂关系的抽取准确性与泛化能力。

本发明授权基于三角度注意力和实体-关系相关性的DocRE方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三角度注意力和实体-关系相关性的DocRE方法，其特征在于，步骤如下： 步骤S1、输入文档至预训练语言模型PLM，获取Token嵌入表示及多头注意力矩阵； 步骤S2、基于预训练语言模型最后一层的多头注意力矩阵构建实体对-上下文注意力E2CA、实体对-证据注意力E2EV和实体对间注意力E2EA三种注意力机制； 步骤S3、设计注意力迁移模块AT，对E2CA、E2EV和E2EA三种注意力机制的信息进行特征对齐与加权融合，生成统一的实体对语义表示； 步骤S4、构建实体-关系共现图，基于实体-关系共现图引入图注意力网络GAT对图中节点进行特征聚合与传播，获得实体-关系共现特征； 步骤S5、将融合语义特征与共现特征进行拼接，作为实体对关系的判别依据； 步骤S6、损失函数设计，包括自适应焦点损失和结合证据信息引导的损失函数； 步骤S7、对每个实体对进行关系分类预测，输出最终的关系类别结果； 在步骤S4中，构建实体-关系共现图的步骤包括：基于训练语料统计实体与关系标签的共现信息，构建实体-关系共现矩阵，以实体和关系标签为节点，以共现关系为边；边的权重由条件概率决定，计算公式如下： ； 其中，为实体-关系共现矩阵中实体与关系标签的共现次数； 在步骤S6中，自适应焦点损失的计算公式如下： ； ； ； 其中，表示关系抽取任务的损失，、表示在实体对下预测关系类别的概率，、表示在实体对上预测为阈值类的概率，表示实体对对于关系的logit值，表示实体对对于阈值类的logit值，表示负类子集，为自适应焦点损失的调控因子，为实体对对于阈值类的logit值，为实体对对于关系的logit值，为阈值类别，为正类子集； 结合证据信息引导的损失函数的计算公式如下： ； 其中，为KL散度损失，为人工证据分布，为模型预测的证据分布，表示证据检索任务的损失； 总的损失函数公式如下： ； 其中，为可调节的平衡系数。

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